from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化：X - 均值 / 标准差

data = [[1], [2], [3], [4], [5]]
scaler = StandardScaler()
print('scaler', scaler.fit(data))
print('均值 (mean_):', scaler.mean_)          # 计算均值
print('方差 (var_):', scaler.var_)            # 计算方差（分母为n，非n-1）
print('标准差 (scale_):', scaler.scale_)      # 标准差 = sqrt(方差)
print('标准化结果:', scaler.transform(data))   # 输出标准化后的数据

print('分割线'.center(50, '-'))

data2 = [[1], [2], [3], [4], [5005]]
scaler2 = StandardScaler()
print('scaler', scaler2.fit(data2))
print('均值 (mean_)', scaler2.mean_)
print('方差 (var_)', scaler2.var_)
print('标准差 (scale_)', scaler2.scale_)
print('标准化结果:', scaler2.transform(data))
